Remote Ml Engineer — Challenge Evaluation & Data Quality

Anyone Ai Inc.; Rosario; A distancia; ARS 182.771.000 - 274.156.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Anyone Ai Inc. busca un Machine Learning / AI Engineer Senior con enfoque en MLOps para liderar la infraestructura de ML desde el primer día.

Se trabajará en un entorno 100% remoto con startup estadounidense, equipo pequeño y pipelines líderes en IA para consumidores. Se requiere experiencia en ML/AI, capacidad de diseñar y mantener pipelines, registrar métricas y desplegar modelos en producción, con foco en resultados y autonomía.

Formación

• 5+ años de experiencia en ML/AI engineering, con ≥2 años en MLOps en producción.
• Experiencia desplegando sistemas RAG a escala.
• Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos multidisciplinarios.
• Residencia en Buenos Aires o disponibilidad de esquema híbrido.

Responsabilidades

• Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine-tuning, inferencia, retraining).
• Registrar experimentos, métricas y modelos, manteniendo trazabilidad.
• Desplegar modelos ML en producción y mantener versiones de datos y artefactos.
• Gobernar vector stores y pipelines RAG para IA generativa sobre datos corporativos.
• Colaborar en la operación del equipo: demos, estimaciones técnicas y RFPs.

Conocimientos

Python

Pandas

NumPy

Polars

AsyncIO

Pydantic

LangChain

LangGraph

LlamaIndex

CrewAI

AutoGen

MLOps

MLflow Tracking

Model Registry

CI/CD pipelines

TensorFlow

Herramientas

Docker

Kubernetes

Kubeflow Pipelines

Argo Workflows

AWS SageMaker Pipelines

Vertex AI Pipelines

DVC

LakeFS

Prometheus

Grafana

OpenTelemetry

Vector stores

Descripción del empleo

Sobre la empresa

Somos una startup tecnológica de EE.UU. en etapa seed, con una misión clara: empoderar a cualquier persona para crear software usando herramientas no-code potenciadas por IA. Nuestro objetivo es hacer el desarrollo de software más accesible, veloz e intuitivo para todos.Nuestro equipo es 100% remoto, liviano y enfocado en resultados. Valoramos la intensidad, la autonomía y el impacto.

¿Qué harás?

• Optimizar la inferencia de voz basada en transformers para lograr una latencia ultra baja
• Afinar modelos para la comprensión y síntesis de emociones
• Analizar y reducir cuellos de botella en flujos de trabajo de ML en tiempo real
• Diseñar y construir SDKs para integrar voz en aplicaciones de consumo
• Colaborar con los fundadores en arquitectura y feedback de clientes
• Responsabilizarse del sistema de ML de principio a fin (desde el diseño del modelo hasta el despliegue en infraestructura)

Stack Tecnológico

• PyTorch
• CUDA
• vLLM
• SGLang
• Streaming
• Docker
• Kubernetes

Requisitos

Haber trabajado previamente en startups de EE.UU. o empresas multinacionales
Sólida experiencia trabajando en entornos remotos
Buen nivel de inglés (avanzado/nativo)
Autonomía, mentalidad product-first y foco en resultados

¿Por qué sumarte?

• Trabajar codo a codo con los fundadores en un equipo pequeño e intenso (4 personas).
• Trayectoria inicial sólida con pipelines líderes en IA para consumidores.
• Rol fundamental : ser dueño de la infraestructura de ML desde el primer día.
• Producto de alto impacto que está reinventando la interacción por voz.

Proceso de selección

• Screening with CTO (30min)
• Tech interview with co-founders + take-home ML task
• 3-day paid work tria

Buscamos un Machine Learning / AI Engineer Senior con un sólido enfoque en MLOps y Python que también pueda desempeñarse como AI Engineer para soluciones de IA generativa. Será responsable registrar experimentos, métricas y modelos, construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia asi tambien como mantener versiones de datos, artefactos y modelos, garantizando trazabilidad y colaboración.

Conocimientos requeridos

• Python (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy,Polars).
• Frameworks de agentes y orquestación GenAI: LangChain, LangGraph,LlamaIndex, CrewAI, AutoGen.
  Plataforma MLOps & Experimentación
• Tracking y registro de modelos: MLflow Tracking + Model Registry
• Orquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS, SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines.
• Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS.
  Observabilidad y monitoreo
• Métricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.
• Calidad de datos/modelos: Evidently AI, WhyLabs.
  Vector DB, RAG & búsqueda semántica
• Servicios managed GenAI: AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Gemini, Anthropic Claude.
• Serverless/event-driven: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Cloud Run,Requisitos del perfil
• +5 años de experiencia en ML/AI engineering, con ≥2 años dedicados a MLOps en producción.
• Experiencia desplegando sistemas RAG a escala.
• Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos multidisciplinarios.
• Residencia en Buenos Aires, Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.
• Valorable experiencia en sector financiero o consultoría tecnológica B2B.
• Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine-tuning, inferencia,
  retraining).
• Desplegar modelos ML en producción.
• Implementar y gobernar vector stores y pipelines RAG para exponer capacidades
  de IA generativa sobre datos corporativos.
• Colaborar en la operacion del equipo (estimaciones técnicas, demos y RFPs).
• Liderar revisiones de arquitectura con foco en escalabilidad, resiliencia y
  compliance.
• Investigar continuamente la evolución de la IA generativa para proponer
  innovaciones.